LDPC码或者Turbo码比BCH码强吗 为什么书上要单独讲。

BCH的本质就是线性循环码，就是纠正一个错误循环码，编码也是和循环码一样采用生成多项式来编码的，解码的方法很多种，常用的硬件解码电路就是用移位寄存器等主成，软件解码有钱搜索等方法，所以一般把BCH码放在循环码里面或者紧挨着循环码后面讲，BCH码讲完了就是讲RS码，因为RS码就是多进制的BCH码，他们都是线性码，应用范围主要是短距离对码率要求不高的地方，通信上很少用，但是LDPC和TURBO都不是线性码，他们和线性循环等码有本质的区别，无论编码解码都有自己的方法，而且这两种码都是最近几年才出来的，LDPC1996年才开始大规模的研究，主要用于远程移动通信上面，4G里面用了很多LDPC，这两种码也是性能很高的码，可以接近香农极限，当然，学习这两种码也是比较难的，当年我学的差点吐血。

至于哪种码更好，我觉得不存在这样一个问题，每个人每种码都有自己的用处，比如要是用于光盘纠错，非得BCH来，用于远程通信，LDPC或者TURBO码更胜任，没有比较的意义，总之存在就是合理的，要是有一种码是万能的，其他码就会消失了，你也听不到那些名字了，所以你所了解到的东西，说明他们都是有用处的。

LDPC码

LDPC ( Low-density Parity-check，低密度奇偶校验）码是由 Gallager 在1963 年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码 (linear block codes)，然而在接下来的 30 年来由于计算能力的不足，它一直被人们忽视。1996年，D MacKay、M Neal 等人对它重新进行了研究，发现 LDPC 码具有逼近香农限的优异性能。并且具有译码复杂度低、可并行译码以及译码错误的可检测性等特点，从而成为了信道编码理论新的研究热点。

Mckay ，Luby 提出的非正则 LDPC 码将 LDPC 码的概念推广。非正则LDPC码 的性能不仅优于正则 LDPC 码，甚至还优于 Turbo 码的性能，是目前己知的最接近香农限的码。

Richardson 和 Urbank 也为 LDPC 码的发展做出了巨大的贡献。首先，他们提出了一种新的编码算法，在很大程度上减轻了随机构造的 LDPC 码在编码上的巨大运算量需求和存储量需求。其次，他们发明了密度演进理论，能够有效的分析出一大类 LDPC 译码算法的译码门限。仿真结果表明，这是一个紧致的译码门限。最后，密度演进理论还可以用于指导非正则 LDPC码 的设计，以获得尽可能优秀的性能。

LDPC水印系统结构框图LDPC码具有巨大的应用潜力，将在深空通信、光纤通信、卫星数字视频、数字水印、磁/光/全息存储、移动和固定无线通信、电缆调制/解调器和数字用户线(DSL)中得到广泛应用。

MChiain 等对 LDPC 码用于有记忆衰落信道时的性能进行了评估。BMyher 提出一种速率自适应 LDPC 编码调制的方案用于慢变化平坦衰落信道，经推广还可用于 FEC-ARQ 系统。

Flarino 开发的集成了 V-DLPC 的 flash-OFDM 移动无线芯片组己可用于基于 IP 的移动宽带网。VOCAL TechnologiesLtd 提出了一种用于 WLAN 的LDPC/Turbo 不对称解决方案，即下行链路采用 LDPC 码，上行链路采用 Turbo码。研究表明采用该方案后用于IEEE80211 a/b/gWLAN移动终端的电池寿命可延长至原来的4倍。

工业界也己经有 LDPC 编译码芯片问世。其中，处于领先地位的 Flarion公司 推出的基于 ASIC 的 Vector-LDPC 解决方案使用了约 260 万门，最高可以支持 50000的码长，09 的码率，最大迭代次数为 10，译码器可以达到 10Gbps 的吞吐量，其性能己经非常接近香农限，可以满足目前大多数通信业务的需求。AHA 公司、Digital Fountain公司也都推出了自己的编译码解决方案。

LDPC编码原理 LDPC码是一种线性分组码。它于1962年由Gallager提出。之后很长一段时间没有收到人们的重视。

大于54M的就是的，你想想吧，现在都有300M的了，只是价格有点点贵，其它的没有什么的。

LDPC码是麻省理工学院Robert Gallager于1963年在博士论文中提出的一种具有稀疏校验矩阵的分组纠错码。几乎适用于所有的信道，因此成为编码界近年来的研究热点。它的性能逼近香农极限，且描述和实现简单，易于进行理论分析和研究，译码简单且可实行并行 *** 作，适合硬件实现。

所有的信道编码都有门限就是香农限,即理论上的性能极限

这个在很多参考资料上都能找到。

仿真信噪比超过某个数值后误码率反而会变大,是存在错误平层的原因。

可以通过增加码长和交织来降低错误平层,

另外注意在误码率很低时要仿真足够多的数据才能得到可靠的结果。

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